Статистика сегмента

При сегментировании мы объединяем в одну группу (целевую аудиторию) людей по какому-то одному признаку. При этом по другим показателям люди могут отличаться, например, объемом потребления продукта, осведомленностью о данной технологии, образованием, знанием терминологии, умственными способностями и массой других качеств. Таким образом, сегмент неоднороден.

Мы практически всегда будем иметь дело с разбросом характеристик людей, входящих в сегмент. Для наглядности я обычно представляю себе разброс по тому или иному параметру с помощью такой кривой:

На самом деле эта кривая вряд ли выглядит так красиво, а ее реальную форму вряд ли можно определить с достаточной точностью. Ее форма может меняться со временем. Например, когда только появились сотовые телефоны, очень мало людей имели о них достаточное представление. Начальную осведомленность рынка о данной технологии (отложена по оси) можно было бы представить себе, скажем, так:

Здесь максимум смещен в сторону низкой осведомленности – большинство потенциальных Клиентов или ничего не слышали об этой технологии, или имели о ней приблизительное представление. Достаточно информированы были только специалисты по ИТ-технологиям. В такой ситуации нужно было разъяснять достоинства этих технологий.

По мере роста осведомленности населения, кривая может выглядеть так:

Однако эта осведомленность может быть довольно поверхностной. Не стоит удивляться, если многие опрошенные пользователи сотовых телефонов не будут знать смысла сокращения GSM и не смогут объяснить назначение многих функций их телефона. Так что, предлагая пользователям новые «прибамбасы», потрудитесь разъяснить выгоды от них счастливым пользователям.

На поведение сегмента может влиять масса обстоятельств. Все это нужно учитывать при работе с сегментом. Но как? В своих маркетинговых программах, и особенно в рекламе, мы не можем создать уникальное предложение для каждого конкретного Клиента – это может сделать только продавец, разговаривающий с конкретным человеком. Отсюда вытекает, что маркетолог должен ориентироваться на среднестатистического представителя целевой аудитории.